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市場調査レポート

トラック輸送業に対するビッグデータの影響度の分析

Executive Impact Analysis of Big Data in the Trucking Industry

発行 Frost & Sullivan 商品コード 327885
出版日 ページ情報 英文 46 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
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トラック輸送業に対するビッグデータの影響度の分析 Executive Impact Analysis of Big Data in the Trucking Industry
出版日: 2015年04月06日 ページ情報: 英文 46 Pages
概要

フリートの休止時間の削減や、空車マイル数の発生に対する懸念から、トラック産業ではビッグデータの導入が現在急速に進められています。

当レポートでは、北米・欧州のトラック輸送業におけるビッグデータ導入・活用の影響度について分析し、近年の主な市場動向や今後の普及見通し、TCO (total cost of ownership:総保有コスト) に対する影響度、業界関係者にとっての今後の潜在的な市場機会、関連市場の収益額の見通し (今後9年間分)、今後の市場の方向性などを調査・推計しております。

当レポートは、以下の疑問にお答えいたします。

  • ビッグデータ・サービスの現在および将来の潜在的規模はどれだけか?
  • ビッグデータを使って、どうやってTCO (燃料、ドライバー賃金・福利厚生、整備、保険) の改善を進めればよいのか?成功事例はあるのか?
  • ビッグデータ導入が、各分野 (製品開発、製造、マーケティング、保証、アフターサービス) にもたらす潜在的な利点とは何か?
  • ビッグデータの活用により、フリートの年間運用費用 (トラック1台当たり) をどれだけ引き下げられるか?商用車向けビッグデータの今後の収益額見通しは?
  • 世界の大手トラックメーカー/一次サプライヤー/テレマティクス・プロバイダー/自動車用ITベンダー/フリート管理企業の、現在の関与レベルや今後の市場機会はどれだけか?

第1章 エグゼクティブ・サマリー

  • 主な分析結果
  • エグゼクティブ・サマリー:商用車メーカーでのテレマティクス・データの活用
  • エグゼクティブ・サマリー:一次サプライヤーのテレマティクス市場への参入
  • エグゼクティブ・サマリー:パートナーシップ・モデルの進化
  • エグゼクティブ・サマリー:メーカー・一次サプライヤーでの分析機能の活用:機能別
  • エグゼクティブ・サマリー:商用車メーカー・フリートにとっての年間平均費用削減額の可能性
  • エグゼクティブ・サマリー:UPSのケーススタディ
  • エグゼクティブ・サマリー:メーカーにとってのビッグデータの活用領域とパートナー
  • エグゼクティブ・サマリー:一次サプライヤーにとってのビッグデータの活用領域とパートナー
  • エグゼクティブ・サマリー:テレマティクス・プロバイダーにとってのビッグデータの活用領域とパートナー
  • 主な結論と将来展望

第2章 分析の範囲・目的・背景・手法

  • 分析範囲
  • 分析目的・対象
  • 当レポートの問題意識
  • 分析手法

第3章 ビッグデータのフリート運用 (TCO) への影響度

  • TCO (総保有コスト) とは
  • ビッグデータおよび分析機能を通じたTCOの再編
  • 予測解析サービスの提供と、フリート費用節減の平均的可能性
  • 燃料コスト最適化へのビッグデータの活用
  • ドライバーの給与・福利厚生・安全性のコスト最適化へのビッグデータの活用
  • 整備コスト最適化へのビッグデータの活用
  • 保険費用最適化へのビッグデータの活用
  • ケーススタディ:フリート向けビッグデータ (Maines Paper and Food Services)
  • ケーススタディ:モバイルプラットフォームを活用した、荷主と運搬業者と結んだビッグデータ分析機能
  • サマリー:フリート運用への影響度

第4章 商用車メーカーにとってのビッグデータの意義

  • メーカーにとってのビッグデータの市場機会
  • メーカーの研究・製品開発でのビッグデータの活用
  • メーカーの製造工程でのビッグデータの活用
  • メーカーのマーケティングでのビッグデータの活用
  • メーカーの保証・アフターサービスでのビッグデータの活用
  • サマリー:商用車メーカーにとってのビッグデータの意義

第5章 ビッグデータおよび分析機能の収益額と市場機会

  • ビッグデータ・サービスの市場収益額 (今後9年間の予測値)
  • 利害関係者の間での収益額の分布

第6章 結論

  • 主な結論と今後の見通し
  • 法的免責事項

第7章 付録

目次
Product Code: NE67-18

Rising Downtime Reduction and Empty Miles Concerns Expediting Big Data Adoption in the Trucking Industry

This study provides an executive analysis of Big Data in the North American and European trucking industries. Using both primary and secondary research data, analyses and discussions cover key trends, total cost of ownership, and market opportunities by value chain participant. Big Data service revenue forecasts are provided for the period 2014-2022. Key conclusions and a future outlook are also provided.

Key Questions this Study Will Answer

  • What is the current and future potential for Big Data services?
  • How does Big Data restructure TCO (fuel, driver wages, driver benefits, maintenance, and insurance)? Are there any successful case studies to prove this?
  • What are the potential benefits of Big Data implementation within key functions such as product development, manufacturing, marketing, warranty, and sales?
  • What are the annual explicit savings that can be achieved per truck using Big Data for fleets and what is the Big Data commercial trucking revenue forecast up to 2022?
  • What is the current level of involvement/opportunities for key global OEMs, Tier-1 companies, telematics providers, analytics providers, automotive IT participants, and fleet managers?

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

  • 1. Key Findings
  • 2. Executive Summary-OEMs Leveraging Telematics Data
  • 3. Executive Summary-Tier-1 Suppliers Foray into Telematics
  • 4. Executive Summary-Evolving Partnership Models
  • 5. Executive Summary-OEM/Tier-1 Analytics Application by Function
  • 6. Executive Summary-Possible Average Annual Savings for OEMs and Fleets
  • 7. Executive Summary-Case Study of UPS
  • 8. Executive Summary-Big Data Application Areas and Partners for OEMs
  • 9. Executive Summary-Big Data Application Areas and Partners for Tier-1 Companies
  • 10. Executive Summary-Big Data Application Areas and Partners for Telematics Providers
  • 11. Key Conclusions and Future Outlook

2. RESEARCH SCOPE, OBJECTIVES, BACKGROUND, AND METHODOLOGY

  • 1. Research Scope
  • 2. Research Aim and Objectives
  • 3. Key Questions this Study Will Answer
  • 4. Research Methodology

3. IMPACT OF BIG DATA ON FLEET OPERATIONS (TCO)

  • 1. Total Cost Of Ownership
  • 2. TCO Restructuring through Big Data and Analytics 2014-2022
  • 3. Predictive Analytics Service Offerings and Average Potential Savings for Fleets
  • 4. Application of Big Data in Fuel Cost Optimization
  • 5. Application of Big Data in Cost Optimization for Driver Wage Benefits and Safety
  • 6. Application of Big Data in Maintenance Cost Optimization
  • 7. Application of Big Data in Insurance Cost Optimization
  • 8. Case Study-Big Data for Fleets: Maines Paper and Food Services
  • 9. Case Study-Big Data Analytics for Connecting Shippers to Carriers Using Mobile Platform
  • 10. Summary-Impact on Fleet Operations

4. IMPLICATIONS OF BIG DATA FOR COMMERCIAL VEHICLE OEMS

  • 1. Big Data Opportunities for OEMs
  • 2. Leveraging Big Data in OEM Research and Product Development
  • 3. Leveraging Big Data in OEM Manufacturing Processes
  • 4. Leveraging Big Data in OEM Marketing
  • 5. Leveraging Big Data in OEM Warranty and Aftersales
  • 6. Summary-Implications of Big Data for Commercial Vehicle OEMs

5. BIG DATA AND ANALYTICS REVENUE AND OPPORTUNITIES

  • 1. Big Data Service Revenue 2014-2022
  • 2. Revenue Distribution by Stakeholders

6. CONCLUSIONS

  • 1. Key Conclusions and Future Outlook
  • 2. Legal Disclaimer

7. APPENDIX

  • 1. Abbreviations and Acronyms Used
  • 2. Methodology
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